Irmana Mandasari : Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Realisasi Produksi Kelapa Sawit Pada Tahun 2008 DI PT. Perkebunan Nusantara Iii Persero Medan, 2009.
0,000. Ini artinya bahwa nilai ini kurang dari 0,05. Artinya kita tolak H0 sehingga persamaan garis regresinya linear.
4.5 Uji Normalitas menggunakan Regresi Linear
Berdasarkan teori statistika model linear, hanya variabel dependent yang mempunyai distribusi uji normalitasnya, sedangkan variabel-variabel independent diasumsikan
bukan merupakan fungsi distribusi sehingga tidak perlu diuji normalitasnya.
Untuk menguji normalitas pada Linear Regresi, digunakan Charts. Pengujian ini dilakukan dengan cara mendeteksi penyebaran data titik pada sumbu diagonal
dari grafik atau melihat grafik histograf dari residualnya. Dasar pengambilan keputusannya yaitu apabila data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti
arah garis histograf menuju pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Regression Standardized Residual
3 2
1 -1
-2
Frequency
12 10
8 6
4 2
Histogram Dependent Variable: Y
Mean =-3.19E-16 Std. Dev. =0.953
N =34
Irmana Mandasari : Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Realisasi Produksi Kelapa Sawit Pada Tahun 2008 DI PT. Perkebunan Nusantara Iii Persero Medan, 2009.
Gambar 4.1 Output berupa Histogram
Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
E xpect
ed C
um P
rob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: Y
Gambar 4.2 Output berupa Normal P-P Plot Of Regression Standardized Residual
Irmana Mandasari : Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Realisasi Produksi Kelapa Sawit Pada Tahun 2008 DI PT. Perkebunan Nusantara Iii Persero Medan, 2009.
Regression Studentized Residual
3 2
1 -1
-2
Y
1.20E8 1.00E8
8.00E7 6.00E7
4.00E7 2.00E7
0.00E0
Scatterplot Dependent Variable: Y
Gambar 4.3 Output berupa Scatterplot
Dari hasil output yang diperoleh, pada Charts Normal P-P Plots of Regressions Standardized Residual terlihat bahwa data menyebar di sekitar garis diagonal dan
mengikuti arah garis histograf menuju pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
4.6 Analisis Korelasi
Analisis korelasi digunakan untuk menyelidiki hubungan antara dua variabel yang akan dianalisis. Untuk mencari besarnya korelasi atau hubungan antara kedua
variabel, terlebih dahulu kita menghitung koefisien–koefisien korelasinya dengan
Irmana Mandasari : Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Realisasi Produksi Kelapa Sawit Pada Tahun 2008 DI PT. Perkebunan Nusantara Iii Persero Medan, 2009.
menggunakan program SPSS. Berikut adalah uraian dari hasil data yang telah dikerjakan:
Correlations
Produksi Luas
Pupuk Pencurian
Produksi Pearson Correlation
1 .779
-.014 .061
Sig. 2-tailed .000
.938 .732
N 34
34 34
34 Luas
Pearson Correlation .779
1 .008
.291 Sig. 2-tailed
.000 .963
.095 N
34 34
34 34
Pupuk Pearson Correlation
-.014 .008
1 -.121
Sig. 2-tailed .938
.963 .497
N 34
34 34
34 Pencurian
Pearson Correlation .061
.291 -.121
1 Sig. 2-tailed
.732 .095
.497 N
34 34
34 34
Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed.
Tabel 4.7 Nilai-nilai Korelasi
1. Koefisien Korelasi antara Realisasi Produksi dengan Luas Lahan X
dan Y
Hasil yang diperoleh diatas menunjukkan korelasi sedang antara Realisasi Produksi dengan Luas lahan yaitu 0,779, dapat diartikan semakin tinggi luas lahan
maka akan semakin tinggi Realisasi produksi tersebut. Dimana interval korelasinya dari -0.50
≤ r ≥ 0.79 dikatakan berkorelasi sedang.
2. Koefisien Korelasi antara Realisasi Produksi dengan Pupuk X2 dan Y
Pada koefisien korelasi antara Realisasi Produksi dengan Pupuk ini menunjukkan korelasi kuat antara Realisasi Produksi dengan pupuk karena -0,041 berada
dalam interval -0,80 ≤ r ≥ 1,00.
Irmana Mandasari : Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Realisasi Produksi Kelapa Sawit Pada Tahun 2008 DI PT. Perkebunan Nusantara Iii Persero Medan, 2009.
3. Koefisien Korelasi antara Realisasi Produksi dengan Pencurian X3 dan Y
Ini juga menunjukkan korelasi sedang antara Realisasi Produksi dengan jumlah pencurian karena nilai korelasi 0,061 berada dalam interval korelasi sedang 0,79
≤ r
≥ -0,50.
4.7 Uji Multikolinieritas
